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借助云原生数据库 PolarDB MySQL 版的列存索引（IMCI），解决大数据量下的高性能复杂查询问题。参与活动完成任务即可领取200社区积分，还有机会抽取福禄寿淘公仔等好礼！

世界第一！阿里云PolarDB刷新全球数据库性能及性价比记录

月之暗面旗下的Kimi智能助手在PC网页、手机APP、小程序等全平台的月度活跃用户已超过3600万。Kimi发布一年多以来不断进化，在搜索场景推出的探索版引入了搜索意图增强、信源分析和链式思考等三大推理能力，可以帮助用户解决更复杂的搜索、调研问题。 Lindorm作为一站式数据平台，覆盖数据处理全链路，集成了离线批处理、在线分析、AI推理、融合检索（正排、倒排、全文、向量......）等多项服务，支持Kimi快速构建AI搜索基础设施，显著提升检索效果，并有效应对业务快速发展带来的数据规模膨胀和成本增长。

本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。

数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的？本文以 MySQL 8.0.35 代码为例，尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

从 DB+AI 精选解决方案、特惠权益等，一站式带你了解阿里云瑶池数据库经典的AI产品服务与实践。

经过深入的技术剖析与性能对比，PolarDB-X DN凭借其自研的X-Paxos协议和一系列优化设计，在性能、正确性、可用性及资源开销等方面展现出对MySQL MGR的多项优势，但MGR在MySQL生态体系内也占据重要地位，但需要考虑备库宕机抖动、跨机房容灾性能波动、稳定性等各种情况，因此如果想用好MGR，必须配备专业的技术和运维团队的支持。 在面对大规模、高并发、高可用性需求时，PolarDB-X存储引擎以其独特的技术优势和优异的性能表现，相比于MGR在开箱即用的场景下，PolarDB-X基于DN的集中式（标准版）在功能和性能都做到了很好的平衡，成为了极具竞争力的数据库解决方案。

PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？

欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库，因其顺应云趋势，提供稳定服务，提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示，PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle，云运维响应更快，解决问题效率更高。

本文介绍了因果推断在业务中的应用，详细阐述了基于 StarRocks 构建因果推断分析工具的技术方案，通过高效算子的支持，大幅提升了计算效率。例如，t 检验在 6亿行数据上的执行时间仅需 1 秒。StarRocks 还实现了实时数据整合，支持多种数据源（如 Iceberg 和 Hive）的无缝访问，进一步增强了平台的灵活性与应用价值。

在MySQL数据库管理中，理解Redo Log（重做日志）、Binlog（二进制日志）和Undo Log（回滚日志）至关重要。Redo Log确保数据持久性和崩溃恢复；Binlog用于主从复制和数据恢复，记录逻辑操作；Undo Log支持事务的原子性和隔离性，实现回滚与MVCC。三者协同工作，保障事务ACID特性。文章还详细解析了日志写入流程及可能的异常情况，帮助深入理解数据库日志机制。

开启AI背景下的数据管理新时代，探索云原生数据仓库的核心技术

3月10日，玖章算术正式发布NineData社区版，这是一款免费、一键安装的数据管理解决方案，支持本地化部署，保障数据隐私与合规。它包含数据库DevOps、数据复制和数据库对比三大核心功能，适用于MySQL、PostgreSQL和Doris等数据库的数据迁移。基于Docker技术，用户可通过简单命令完成安装，特别适合内网环境及中小企业使用，助力高效的数据管理和成本控制。

云数据库是部署在云计算环境中的数据库服务，用户无需自行搭建硬件和软件环境，通过互联网即可便捷使用。相比传统数据库，云数据库降低了成本和使用门槛，具备强大的扩展性和灵活性，支持多种数据存储模型，并借鉴了关系型数据库的特性如ACID事务处理。它能够应对海量数据和高并发访问需求，适应数字化时代的挑战，未来还将融合更多新技术，进一步提升其功能和应用范围。

PolarDB-PG云原生分布式数据库不仅提供了无限的扩展能力，还借助丰富的PostgreSQL生态系统，统一了后台技术栈，极大地简化了运维工作。这种强大的组合不仅提高了系统的稳定性和性能，还为小鹏汽车大模型训练的数据管理带来了前所未有的灵活性和效率。

Jupyter Notebook 是一款交互式编程与数据科学分析工具，支持40多种编程语言，广泛应用于机器学习、数据清洗和学术研究。其核心优势包括实时执行代码片段、支持Markdown文档与LaTeX公式混排，并可导出HTML/PDF/幻灯片等格式。本文详细介绍了Jupyter Notebook的软件定位、特性、安装方案（Anaconda集成环境与原生Python+PIP安装）、首次运行配置及常见问题解决方案，帮助用户快速上手并高效使用该工具。

SQL 只提供了最基础的聚合运算，稍复杂一些的任务都会非常困难；Python 要好很多，有更丰富的概念和运算，能够完成更复杂的计算任务，但是概念体系比较杂乱，语法风格在不同情况下不一致，难学难记，代码也较为繁琐。SPL 概念清晰，语法风格一致，可以写出最简洁易懂的代码。

在YashanDB中，创建自关联外键表后，插入互相关联的两行数据时失败。原因是YashanDB在处理此类完整性约束时，未在事务级统一判断，而是逐行检查，导致符合外键关系的数据无法插入。此问题影响所有版本，已在Oracle中验证可正常执行。规避方法为禁用外键约束。通过构造相同SQL语句对比分析，确认了问题根源在于idxCheckKeyExist方法的实现差异。

在托管数据库时，若OM的IP被设置为127.0.0.1，则不支持托管到YCM，导致数据库无法正常监控。此问题源于安装时修改了OM监听IP为127.0.0.1。解决方法为将OM的IP修改为本机实际IP或0.0.0.0，并更新yasom后台数据库中的相关配置。建议遵循规范安装，避免使用仅限本机访问的IP（如127.0.0.1），以减少潜在风险。

在执行安装ycm-agent命令时，因10.149.223.121未开放9070或9071端口导致纳管失败，YCM无法监控主机和数据库。影响版本为yashandb-cloud-manager-23.2.1.100-linux-aarch64.tar。解决方法包括关闭防火墙、将安装主机加入白名单或开放指定端口。需与系统管理员确认操作。端口问题解决后，若再次报错唯一键问题，需在ycm上移除纳管失败的主机后重试。

### 简介 在检查数据库安装时，发现未使用yasboot安装，导致无yasom和yasagent进程及缺少相关目录，无法通过ycm托管和监控。为解决此问题，需先将数据库托管到yasom中，再托管到ycm中。具体步骤包括生成配置文件、安装yasom和yasagent、修改并执行托管配置。最终确保数据库能被正常托管和监控。经验总结：应按规范使用yasboot安装数据库，避免后续问题。 （239字符）

在YashanDB 22.2.10.100版本中，因错误配置自选举参数（HA_ELECTION_ENABLED=TRUE），导致主备库切换异常、数据库只读及shutdown immediate无响应。最终通过kill -9强制停止进程引发coredump。问题根源在于2节点环境不应配置自动选举，需使用仲裁选举或升级版本。建议避免使用kill -9停止数据库，正确配置选举参数以防止类似问题。

文章围绕异构数据库迁移展开，探讨了避免数据丢失、保障数据完整性、注意兼容性、提升迁移效率、做好反向演练等问题。包括迁移前完整性检查与备份，YashanDB 从内核设计和配套工具保障数据，对兼容性进行大量测试，通过合理评估和技术手段提升迁移效率，以及处理回退等内容。

在yashandb中，使用物化视图进行查询重写时，若select语句中的列名未使用带双引号的大写格式，则无法匹配物化视图中的列名，导致查询重写失败，影响查询性能。此问题存在于所有版本，原因是系统仅基于列名匹配而非语义匹配。解决方法是在select语句中使用带双引号的大写列名，例如`SELECT "TID", "TNAME"`。建议尽快改进查询重写机制以增强兼容性和性能。

客户在使用YashanDB 23.1.3.101版本时，频繁遇到账号被锁的问题，影响测试环境的业务开展。主要原因包括密码尝试次数过多、账号过期或管理员锁定。通过检查日志和确认设置，发现是由于本地工具配置错误导致反复登录失败。解决方案为使用管理员账号解锁，并修改正确密码。建议设置密码安全策略并利用listener.log分析连接问题。

客户在一主一备性能压测中设置了归档日志清理上下限（12G-16G），但实际产生了100G+归档日志，导致磁盘空间满。原因是未设置ARCH_CLEAN_IGNORE_MODE=BACKUP，系统默认在备份后才清理日志。解决方法是设置ARCH_CLEAN_IGNORE_MODE=BACKUP，并执行`alter database delete archivelog all`触发清理。修改参数后，日志仍可能短暂超过上限，因备机同步延迟。经验总结：需同时设置归档上下限和ARCH_CLEAN_IGNORE_MODE=BACKUP以确保日志及时清理。

本文介绍了远程连接和使用YashanDB的几种方式，适用于客户和开发人员在项目实施中遇到的操作难题。主要包括： 1. **yasql客户端工具**：通过命令行连接数据库，支持多种登录方式及执行SQL文件、外部命令等功能。 2. **DBeaver图形化工具**：基于开源工具DBeaver进行二次开发，支持单机、集群和分布式数据库管理。 3. **Yasboot工具**：集成yasql功能，支持通过节点标识或IP端口连接并执行SQL语句。 4. **编程语言驱动**：如JDBC驱动，支持Java、Python、C、.NET等语言连接YashanDB。

YashanDB的JDBC驱动无需用户指定字符编码，能自动根据JVM和服务端字符集进行编解码，避免乱码问题。而OCI接口则需通过OCIEnvNlsCreate函数指定客户端字符集，目前仅支持852（ZHS16GBK）和871（UTF8）。用户在使用JDBC时无需关心字符集设置，但在使用OCI时需注意正确配置编码格式。

Quartz是广泛应用于企业级应用的开源作业调度框架，使用布尔值记录任务状态。在YashanDB 23.2.0.12版本中，由于布尔值存储格式与Oracle不同（YashanDB为true/false，Oracle为0/1），导致JDBC写入报错“IS_DURABLE size exceeding limit 1”。此问题影响所有使用Quartz的任务调度场景，需修改字段类型或转换布尔值写入方式解决。建议升级至23.2.0.33版本以获得更好的兼容性，或修改布尔字段为boolean类型。

客户Java日志中出现异常，影响Druid的merge SQL功能（将SQL字面量替换为绑定变量以统计性能），但不影响正常业务流程。原因是Druid在merge SQL时传入null作为dbType，导致无法解析递归查询中的`start`关键字。

在使用yasldr工具导入CSV数据时，涉及LOB类型（如CLOB）的数据处理有三种模式：lls模式、lobfile模式和直接导入。lls模式通过指定偏移量和长度从单个.dat文件中提取LOB数据；lobfile模式将每个LOB数据存储在独立的.dat文件中，并在CSV中引用；直接导入则直接在CSV中放置LOB数据，但单字段限制为32K。本文详细介绍了这三种模式的具体用法及区别，帮助用户更好地理解和使用yasldr进行LOB类型数据的导入。

在SQL查询或存储过程中，若出现重复别名或变量名与别名相同，会导致报错。此问题已在多个客户现场发生，风险在于报错难以定位。截止2024年4月，最新版本仍存在该问题。原因是变量未分层处理。解决方法是修改变量名称以避免重名。建议编写SQL时区分变量名，防止重名导致的问题。

在将22.2.12.100升级到22.2.13.100时出现失败，主要由于服务端（GBK）与客户端（UTF-8）编码不一致，导致`preupgrade.sql`执行结果与预期文件`preupgrade.out`不匹配。解决方法为统一客户端和服务端编码至GBK，并修改相关配置文件（如`yasc_env.ini`）。通过调整编码格式，最终成功完成升级。此问题提醒我们在版本升级过程中需确保编码一致性，以避免类似匹配错误。

【标题】离线升级22.2不支持直接升至23.1 【简介】YashanDB 22.2版本不支持直接升级到23.1，因产品策略调整导致文档内容不一致。需更新文档以反映正确的升级路径，影响范围为个人版23.1.1.100。建议用户参照最新文档进行操作。

在22.2.8.3版本中，执行`alter table`修改表字段名时出现超时问题。经分析发现，当`delete`或`update`未选中行时，`v$transaction`中无事务记录但存在TS锁，导致`alter table`操作卡住并超时。通过设置`DDL_LOCK_TIMEOUT`参数为0可立即返回timeout报错。经验总结：`delete`、`update`未选中行时，`v$transaction`无记录但有TS锁，此时`alter table`会返回lock wait timeout错误，属于正常现象。

【标题】数据库使用shutdown immediate无响应导致coredump 【简介】在YashanDB 22.2 - 22.2.10.100版本中，执行shutdown immediate后数据库未正常退出，强制停止进程时发生coredump。原因是参数错误导致选举错误，且shutdown后数据库重启并接收redo日志，终止时因处理redo日志触发异常。需检查参数设置并避免不当操作。

【标题】汇聚库23.1环境发生coredump 【问题分类】数据库错误 【关键词】YashanDB, 汇聚库, coredump 【简介】在YashanDB 23.1.1.200版本中，创建dblink、视图、同义词并查询22.2.10.100版本汇聚库表数据时发生coredump。影响范围为23.1至23.1.1.200版本，具体原因及修复版本待定。

文章是作者小草对崖山异构数据库迁移利器 YMP 的初体验分享，包括背景、YMP 简介、体验环境说明、YMP 部署（含安装前准备、安装、卸载、启动与停止）、数据迁移及遇到的问题与解决过程。重点介绍了 YMP 功能、部署的诸多细节和数据迁移流程，还提到了安装和迁移中遇到的问题及解决办法。

当SQL语句中的`filter`包含`or`时，可能导致优化器无法使用索引或走hash join，从而严重影响性能。例如，查询`test_tab1`和`test_tab2`时，使用`col1=col4 or col2=col5`会导致全表扫描，而改写为`union all`后性能大幅提升。最新版本仍存在此问题，建议通过改写为集合操作或使用`or`索引来规避。执行计划中若出现`CONCATENATION`算子，则说明已被改写。总结：需确保查询条件能充分利用索引以优化性能。

本文深入解析了 YashanDB 共享集群的高可用机制。包括高可用概述，对比了主备架构和共享集群架构在实例故障时的 RPO 和 RTO 情况。介绍了共享集群的高可用架构，如支持主备库部署，三大关键组件及各自的高可用核心特性。还阐述了核心技术，如 YCS、YFS、DB 组件的高可用机制。最后通过 TPCC 业务模型压测表明实例故障恢复期间业务持续部分可用，耗时 8 秒，并总结了各种故障场景下的关键设计和 RTO/RPO 表现。

这篇文章主要介绍了从 Oracle 向 YashanDB 迁移的过程，包括 YashanDB 迁移平台 YMP 的介绍、下载安装准备、安装步骤、运行状态及访问方式，迁移中的添加数据源、创建任务、迁移配置、离线迁移、一致性校验等环节，还分享了迁移后的体验，认为 YMP 不错但希望增加在线迁移等功能。